基于数字孪生的产线设备实时监控方法与实现

为推动国家智能制造发展,面向生产过程中设备实时监控困难、透明性差、管控效率低、跨学科交叉情况复杂等问题,融合MBSE思想,提出一种基于数字孪生的产线设备监控方法并实现。首先,提出基于数字孪生的监控方法架构;基于SysML建模语言对产线系统和设备进行统一描述建模,建立结构图和行为图,形成数据模型;通过SysML模型与OPC UA联合,以位移数据和任务数据双通道驱动的方式进行虚实映射,并建立异常报警追溯机制;以仓储系统中核心设备堆垛机为例,构建其SysML模型、数字孪生模型,并以仓储产线实时缓存数据库redis为数据源,通过OPC UA获取并实时更新数据驱动数字孪生模型,实现其三维可视化监控,验证了方法的可行性和实时性     

杭州市富阳区本地产大米中重金属含量水平及其膳食暴露评估

目的 了解杭州市富阳区本地产大米中重金属铅、镉、总铬、总砷和无机砷的含量水平,评估消费本地产大米对健康的潜在风险,为富阳区的粮食安全提供决策依据。方法 2018—2020年,在富阳辖区8个乡镇街道内采集成熟期水稻450份,同时采集超市销售大米样品50份作对照样品。样品采用优化的微波消解条件消化后,根据国家标准对4种重金属元素含量进行检测,计算大米中重金属的暴露量,并采用安全限值（MOS）或暴露边界值（MOE）法进行风险评估。结果 富阳区本地产大米样品的铅、镉、总铬和总砷的平均值含量水平分别为38.0、180、83.8、77.2μg/kg。其中,本地产大米中铅、总铬和无机砷的合格率为100%,而镉的超标率为26%,对照组市售大米的合格率为100%。铅、镉、铬和砷4种重金属元素的暴露对居民健康风险均可接受,风险高低表现为Cd>Cr>Pb>As。结论 根据膳食风险评估结果显示,居民消费富阳区本地产大米暴露4种重金属而引起的健康风险较低。     

基于经验模态分解的汽车销量预测方法研究

国内基本型乘用汽车(轿车)的销售量受宏观经济、消费政策、消费者收入水平等因素影响,呈现明显非线性、非平稳性特征.运用经验模态分解(EMD)方法,将汽车销量时间序列分解为若干本征模函数(IMFn)和一个残差序列(R);将各分量重组为高、低频序列和趋势项,分别运用差分自回归移动平均模型(ARIMA)进行预测,累积预测结果为...